第四步:使用solve函数求解方程 现在我们可以使用solve函数来求解这个方程。solve函数接受两个参数,第一个是方程,第二个是我们想要解的变量。 # 使用 solve 函数求解方程solution=sp.solve(equation,x)# 求解方程 1. 2. 第五步:输出结果 最后,我们可以输出结果,看看求解的答案是什么。 # 输出结果print(f'方程的...
importnumpyasnp# 导入NumPy库,用于数值计算fromscipy.linalgimportsolve# 从SciPy中导入solve函数# 步骤2:定义方程A=np.array([[3,1],[2,4]])# 定义系数矩阵Ab=np.array([9,18])# 定义结果向量b# 步骤3:使用solve函数x=solve(A,b)# 调用solve函数求解线性方程组# 步骤4:处理结果print(f"解为:x ={...
用上装饰器后: @latexify.function defsolve(a, b, c): return(-b + math.sqrt(b**2-4*a*c)) / (2*a) print(solve(1,4,3)) print(solve) 输出结果如下: -1.0 \mathrm{solve}(a, b, c) = \frac{-b + \sqrt{ b^{2} - 4 a c }}{2 a} 单独查看solve函数: 同时还可以直接用...
@latexify.functiondef solve(a, b, c):return (-b + math.sqrt(b**2 - 4*a*c)) / (2*a) print(solve(1, 4, 3))print(solve) 输出结果如下: -1.0\mathrm{solve}(a, b, c) = \frac{-b + \sqrt{ b^{2} - 4 a c }}{2 a} 单独查看solve...
return(-b + math.sqrt(b**2-4*a*c)) / (2*a) print(solve(1,4,3)) print(solve) 输出结果如下: -1.0 \mathrm{solve}(a, b, c) = \frac{-b + \sqrt{ b^{2} - 4 a c }}{2 a} 单独查看solve函数: 同时还可以直接用装饰器@latexify.expression 其他案例效果:...
这个Python库使用起来也非常简单,只要你会使用math库里对应的函数配上加减乘除即可,首先我们先来编写一个输出方程解公式的程序,建议在jupyter上运行。 In [1]: import math import latexify In [2]: @latexify.with_latex def solve(a, b, c):
输出结果如下: 在函数fangchengzu()中,symbols声明了两个变量x和y,相当于应用题中假设某某为x,y一样,告诉程序已经定义了两个变量。solve()函数有两个元组实参,第一个元组存放方程组,每个方程的值均为0;第二个参数存放待求解的值x,y。 如果每个元组的个数为单个,则以单个元素的元组形式传递,代码如以及实现效...
solve() # youcans@xupt print("Status:", pulp.LpStatus[MyProbLP.status]) # 输出求解状态 for v in MyProbLP.variables(): # youcans print(v.name, "=", v.varValue) # 输出每个变量的最优值 print("Max F(x) = ", pulp.value(MyProbLP.objective)) #输出最优解的目标函数值 例程1 ...
3.输出: 02.png (三)解非线性方程组-nonlinsolve() 1.说明: nonlinsolve()用于求解非线性方程组,例如二次方,三角函数,,,等方程 2.源代码: """ x**2+y**2-2=0 x**3+y**3=0 """importsympyassy x,y=sy.symbols("x y")eq=[x**2+y**3-2,x**3+y**3]result=sy.nonlinsolve(eq,[...